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“互聯網+檢測”在檢測實驗室管理中的運用

2020-10-19 20:26:06姚海楠
視界觀·下半月 2020年7期
關鍵詞:云計算大數據互聯網

姚海楠

摘要:在實驗室檢測及管理中引入“互聯網+物聯網+云計算+大數據”模式,能顯著提高實驗室“智能化”程度。通過對檢測實驗室進行數字化改造,建立安全數據庫,并在數據庫的基礎上搭建一個客戶自組織的、集檢驗檢測服務、量身定制、供需對接、線上線下無縫連接的綜合服務實驗室管控平臺。

關鍵詞:互聯網+;大數據;管控平臺;云計算

在檢測及管理中引入“互聯網+”思維,提高工器具管理全過程的智能化程度,助力國家環境保護。建立“實驗室管控平臺”,通過“物聯網”、“大物流”以及“大數據”等技術的運用,突破“人力、地域、時間”限制,提高檢測管理效率,提升檢測服務水平,并以此開拓檢測市場。

一、檢測實驗室現狀分析

1.自動化程度低

現階段大部分實驗室的檢測及質量體系管理仍停留在人工操作的基礎上。在整個檢測流程中由檢測人員人工核對樣品數量及相應規格型號,手工開具檢測委托單和任務單,手工操作并記錄相應檢測數據,在對檢測數據的統計分析上也需要每次人工錄入并計算相應數據。人員、設備、記錄甚至計劃的實施等管理都需要人工去操作并把控。而龐大的信息量往往讓整個流程自動化程度降低,維護時費時費力,效率低下。

2.人為因素不確定度大導致準確率低

在整個檢測流程中對樣品數量、規格型號、選用標準及方法、數據的判別、原始記錄及檢測報告等都靠人工核對。整個過程易受工作量、技術能力、個人情緒等不確定因素影響,數據的穩定性較差,準確率不高,更談不上有效地對數據進行深入挖掘。以某檢測中心為例,他們在整個檢測流程中先由接樣人員人工核對樣品數量及相應規格型號,再手工開具檢測委托單和任務單。

3.試驗數據利用率低,技術含量不高

檢測實驗室普遍從事的是預防性試驗,存在檢測樣品數量多,頻次高的特點。但是由于預防性試驗相對比較簡單,對數據的運算及處理要求不高,如果僅僅是重復單一性試驗,其本身技術含量不高,無法體現檢測中數據隱藏的真正價值。

4.與客戶的互動溝通渠道缺乏,信息反饋不及時

在實驗室中雖然建立了客戶溝通與反饋機制,但是溝通渠道比較匱乏,大都局限在送檢或取樣時的業務接待室。對一些合同執行當中的偏離或發現的問題無法及時溝通,對一些意見或建議也無法及時收集,使得檢測機構和客戶之間的業務關系變得緊張。

二、方法及措施

1.采用互聯網思維打造現代檢測新服務

基于現代網絡技術的高速發展和信息系統的完整性,打造互聯網+檢驗檢測新模式。通過“物聯網”技術,把所有物品通過信息傳感設備與互聯網連接起來,實現智能化識別和管理。在實驗室檢測及管理中引入“物聯網”模式,提高實驗室“智能化”程度。近年來互聯網、電子技術以及自動化技術的高速發展,為實現實驗室的現代化管理提供了堅實的技術支持。物聯網通過射頻識別、傳感器、全球定位系統等,按約定的協議,把被檢樣品、檢測設備與網絡連起來,進行信息交換和通訊,以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理。

在實驗室中引入“互聯網+,,是檢測機構實現行業品牌建設創新的現實需求,同時也是提升企業核心競爭力的必經之路。

2.設計開發一套切合實驗室檢測與管理的智能化實驗室管控平臺

通過對檢測實驗室進行數字化改造,建立安全檢測數據庫,并在數據庫的基礎上打造實驗室管控平臺。在平臺系統內建立人員基礎、技術,方法,產品和整體解決方案,通過該平臺,實驗室可以達到自動生成設備管理和記錄存檔等相應工作計劃、批量交接樣、自動生成委托單及任務單、自動生成檢測原始記錄及報告、檢測數據統計分析等功能。

3.引入云計算、移動互聯網技術

云計算中心包括各種計算、儲存、網絡等資源池,該層提供計算、儲存、網絡等基礎設施,為上層應用奠定基礎。通過互聯網,將檢測實驗室連接到上層云端,能夠在線受理業務,分享實時信息,實現各個利益相關方資源信息共享。檢測實驗室可以依據自身檢測能力,通過上層云端連接到上層平臺發布產品檢測能力、管理自己的訂單、管理客戶信息并與客戶產生交互到最終跟蹤物流完成服務訂單。

4.以客戶為核心,強化客戶體驗,完善溝通機制

互聯網+檢驗檢測服務模式應以客戶為核心,讓客戶全程參與檢驗檢測產品服務的規劃、開發,到檢驗檢測的過程。借鑒B2B模式、020等模式將傳統的檢驗檢測機構一客戶渠道升級為去中心化的、客戶自組織、自涌現、自生成、信息共享的平臺空間。

三、結論

在互聯網高速發展的時代,檢測實驗室為了應對來自各方面對產品質量的不同需求,需要改變如今效率低、智能化低、數據利用率低、與客戶交互低等傳統弊病,引入“互聯網+物聯網+云計算+大數據”概念,創造一種全新的檢測服務模式。在該模式下,客戶可以實現實時查詢、監督檢測、在線反饋等功能,檢測實驗室能夠對質量體系進行“全方位、全人員、全過程”監督與管控,同時通過對大數據的匯總、分析,挖掘深層價值,為客戶及檢測實驗室提供數據支持,實現市場價值。

參考文獻:

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